基于计算智能的流域污染排放优化模式研究

被引：7

作者：

王祎

李静文

邵雪

田在兴

郭亮

姜继平

王鹏

机构：

[1] 哈尔滨工业大学市政环境工程学院

来源：

中国环境科学 | 2012年 / 32卷 / 01期

关键词：

人工神经网络; 遗传算法; 流域管理; 情景分析; 松花江哈尔滨段;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP18 [人工智能理论]; X522 [河流];

学科分类号：

081104 ; 0812 ; 0835 ; 1405 ; 0815 ;

摘要：

基于人工神经网络和遗传算法建立了流域排污削减控制的技术框架.通过对排污口和目标断面水质监测数据的模拟与优化提出最优的排污削减控制策略,从而使目标功能区达标,可以间接的实现环境容量总量控制.结合情景分析理论对松花江哈尔滨段的朱顺屯-东江桥(S1)与东江桥-大顶子山(S2)功能区进行了COD的排污优化研究.结果表明,S1区段执行Ⅲ类功能区标准时,何家沟与松北两个排污口平均削减率分别为23%和25%;执行Ⅱ类功能区标准时2个排污平均削减率分别为64%和42%.S2执行Ⅱ类功能区标准,太平,阿什河和呼兰河排污口全年平均削减率分别为18%、53%和25%.基于计算智能的削减控制模式实用可操作性强,可以科学、合理的对各个排污口源强进行优化,给出最优的污染排放策略.

引用

页码：173 / 180

页数：8

共 15 条

[1] 基于GA-BP模型的景观小水体富营养化评价方法 [J].

张维砚 ;

沈蓓雷 ;

童琰 ;

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薄芳芳 .

中国环境科学, 2011, (04) :674-679

[2]

Assessment of physically-based and data-driven models to predict microbial water quality in open channels[J]. Minyoung Kim,Charles P.Gerba,Christopher Y.Choi. Journal of Environmental Sciences. 2010(06)

[3] 基于遗传算法的次级河流回水段水质模型多参数识别 [J].